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基于非交互零知识证明的匿名电子问卷系统

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简介:
本研究设计了一种基于非交互零知识证明技术的匿名电子问卷系统,旨在确保用户隐私的同时提高数据收集的准确性和效率。该系统采用先进的加密方法来保障参与者的匿名性,并通过零知识证明验证响应的有效性,防止欺诈行为,同时保证数据的真实性和完整性。 为应对电子调查中存在的安全问题,如信息欺骗和隐私泄露等问题,我们构建了一个基于非交互零知识证明(NIZK)的匿名电子调查系统。该系统具有自组织性、非交互性和防重放等特点,并且更加注重安全性。 在身份验证方面,本系统采用NIZK协议以及Boneh-Boyen签名方案进行用户的身份确认,确保了系统的可靠性;同时使用Pedersen承诺方案和伪随机函数隐藏用户的个人信息及身份信息以保障匿名性。经过安全分析发现,该系统具备抵抗恶意并发攻击的能力,并且能够有效保护参与者的隐私。 我们对整个系统的功能进行了仿真测试并验证其有效性。结果表明,此电子调查平台不仅可以顺利完成各项预定任务,还能在很大程度上保证用户数据的隐私性和真实性。

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    本研究设计了一种基于非交互零知识证明技术的匿名电子问卷系统,旨在确保用户隐私的同时提高数据收集的准确性和效率。该系统采用先进的加密方法来保障参与者的匿名性,并通过零知识证明验证响应的有效性,防止欺诈行为,同时保证数据的真实性和完整性。 为应对电子调查中存在的安全问题,如信息欺骗和隐私泄露等问题,我们构建了一个基于非交互零知识证明(NIZK)的匿名电子调查系统。该系统具有自组织性、非交互性和防重放等特点,并且更加注重安全性。 在身份验证方面,本系统采用NIZK协议以及Boneh-Boyen签名方案进行用户的身份确认,确保了系统的可靠性;同时使用Pedersen承诺方案和伪随机函数隐藏用户的个人信息及身份信息以保障匿名性。经过安全分析发现,该系统具备抵抗恶意并发攻击的能力,并且能够有效保护参与者的隐私。 我们对整个系统的功能进行了仿真测试并验证其有效性。结果表明,此电子调查平台不仅可以顺利完成各项预定任务,还能在很大程度上保证用户数据的隐私性和真实性。
  • 身份认方法
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  • Bulletproofs:简洁,无需可信设置
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    Bulletproofs是一种先进的非交互式的零知识证明协议,它能够确保数据隐私的同时验证数据的有效性,特别之处在于完全不依赖于任何可信设置。 Bulletproofs 是一种无需可信设置的简洁知识零知识证明系统。这种参数系统保证了计算上的可靠性。 Bulletproofs 适用于验证关于提交值的各种陈述,例如范围证明、可验证洗牌操作以及算术电路等场景。它们基于离散对数假设,并通过Fiat-Shamir启发式方法实现非交互式的证明过程。 Bulletproofs 的核心算法是 Groth 提出的内积算法,该算法能够提供关于两个绑定向量 Pedersen 承诺满足给定内积关系的知识参数。 Bulletproofs 技术建立在 Bootle 等人的工作之上,并引入了一种高效的内积证明方法,将论证的整体通信复杂度降低到仅与承诺的向量维度相关。 范围证明 Bulletproofs 提供了进行短范围和可聚合范围验证的有效协议。这些协议通过多项式编码内部乘积中的确定数字来实现对数值范围的证明。范围证明是一种表明秘密值处于特定区间内的方法。
  • Python中三色图
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    本文章介绍如何在Python中实现一种基于三色图问题的零知识证明方案,探讨其原理与应用。 Python零知识证明三色图涉及使用Python编程语言来实现一种特殊的加密技术——零知识证明在解决三色图问题上的应用。这种方法允许验证者确认颜色分配的正确性,而无需了解具体的着色方案细节。通过这种方式,可以增强数据隐私和安全性,同时确保算法的有效性和可靠性。
  • 图谱
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱,旨在提供一个高效的基于语义理解的电影信息查询平台,能够智能回答用户关于电影的各种问题。 本代码文件是我亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用Java格式编写。有需要的小伙伴可以下载使用。一般来说,做知识图谱用Java比较好,Python在这方面的应用有些不足之处。如果觉得有用,请给好评,谢谢。
  • 同态加密技术投票源代码及项目说.zip
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    本资源包含一个基于同态加密技术实现的安全匿名电子投票系统源代码与项目文档,旨在保障用户隐私和数据安全的同时确保选举过程的公正透明。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计的参考资料学习借鉴。如果需要实现其他功能,需能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。基于同态加密技术的匿名电子投票系统源码+项目说明.zip
  • InsunKBQA:
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    InsunKBQA是一款高效的基于知识库的问答系统,旨在通过精确匹配和语义理解技术为用户提供准确、快速的答案。 InsunKBQA是一个基于知识库的问答系统。
  • RAG
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    本项目构建了一套基于检索增强生成(RAG)技术的知识库问答系统,旨在提高知识抽取和问题回答的准确性和效率。通过融合预训练模型与外部信息源,该系统能有效处理复杂查询,提供精准答案。 基于RAG的知识库问答系统是一种结合了检索增强生成技术的先进方法,旨在提高问答系统的准确性和相关性。该系统通过从大规模文档集合中提取相关信息来回答用户的问题,并利用语言模型的强大能力进行自然流畅的回答生成。这种方法不仅能够有效地处理开放领域的复杂问题,还能够在特定领域内提供精准的答案和深入的知识解释。
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    本项目旨在构建一个基于知识图谱的智能问答系统,通过深度学习和自然语言处理技术,实现对复杂问题的精准理解和高效回答。 面向知识图谱的问答系统是自然语言处理、语义理解及知识图谱等多个领域融合的结果,它能够理解和回答人类提出的问题。这类系统的目的是从大规模的知识库中提取准确信息,并回应以自然语言形式提出的查询。 ### 知识图谱问答系统的背景和意义 问答系统(QA)的目标在于解析并响应用户提交的自然语言问题。这一技术在2011年取得了重大突破,当时IBM开发的人工智能沃森,在电视节目《危险边缘》中击败了人类对手,并赢得了一百万美元奖金。这种技术的应用有助于降低人机交互门槛,成为获取互联网知识的新入口。同时,问答系统还为不同自然语言处理模型的创新提供了技术支持和视角。 ### 知识图谱问答系统的技术基础 为了将自然语言问题转化为结构化查询,这类系统依赖于知识图谱的数据存储方式。这种数据由一系列关联的信息单元构成,每个单元代表特定的知识点。比如(d, population, 390k)就表示某个地方的人口数目。 ### 知识图谱问答系统的原理和工作流程 通过推理谓词(predicate inference),系统将自然语言问题转化为结构化查询,并使用SPARQL等工具从知识库中提取答案,例如要回答“檀香山有多少居民?”这个问题时,系统会生成一个SPARQL查询来查找人口相关的资源。 ### 知识图谱的重要性 在问答应用中,知识图谱扮演了重要角色。它通过链接数据形式提供了一种高质量的知识表示方法,并且结构化的数据存储方式提升了查询效率。 ### 知识图谱问答系统的应用场景和潜力 问答系统可以应用于多个领域并需要适应特定领域的挑战。其核心技术包括问题模板、实体理解等,这些技术共同作用于整个问答过程。应用范围广泛,如领域知识的积累与分析以及自然语言处理模型的应用优化。 ### 实现中的挑战及未来展望 实现一个有效的问答系统是一项复杂的工程任务,它不仅要求对用户意图有深入的理解和解析能力,还需要高效的知识存储技术和映射算法来解决自然语言理解和知识图谱之间的匹配问题。此外,在不同领域应用时如何适应特定领域的知识以及处理数据质量问题也是关键挑战。 ### 结论 综上所述,基于知识图谱的问答系统是信息技术与语义技术融合发展的前沿成果,它不仅推动了自然语言处理的进步,还为人们利用互联网上的信息资源提供了新的途径。随着相关技术和数据集的发展壮大,这类系统的未来应用前景将更加广阔。